华人运通王宏伟:高合汽车基于SOA架构的智能云端电池管理系统

NE时代新能源

阅读 1316    更新于2023-11-20 09:19:47

在NE时代、凌傲咨询联合举办的“2023xEV电池技术论坛暨新能源光储充融合产业大会”上,华人运通高合品牌BMS开发总监王宏伟就《基于SOA架构的智能云端电池管理系统》进行了主题报告。

本报告分为三个部分:

  • 云端电池系统架构

  • 云端电池功能概览

  • 云端电池性能优化

  • 云端电池的价值和收益

演讲嘉宾:华人运通高合品牌BMS开发总监王宏伟

高合云端电池系统架构

软件定义汽车,以及AI技术普及的时代,电池智能化管理应该承担什么角色?带着这个问题来思考云端电池架构。

回到 高合云端电池系统架构本身,整体分三层 最底层为标准车载BMS,嵌入式系统,主要对过温、过流、过压等指标做即时监控 第二层 ,高合引入了 边缘计算 ,车云交互目前在数据云端比较常见,引入边缘计算除了能上云端数据,也可以处理云端下发文件,甚至是指令; 第三层 ,云端可进行统计和数据分析, 引入高精度电化学模型可做到电芯的数字孪生。

总结下来, 这套车云一体架构,可以实现在云端对电池进行在线的闭环控制策略,也可以做到“一车一况”精细化、专属化管理。 相比传统BMS控制方式可显著提升电池系统的充电性能和使用寿命,后面有很多数据支撑。

云端电池有哪些功能?

云端电池 的功能,按照服务场景、车内场景分了四个模块。第一个是 风险预知和防控 ,车端上传告警,高合开发了将近30多种预警算法;第二个,也是能源电池最核心的功能, 提升电芯本身性能,做到“一车一况”优化方案,专属化管理 ;第三个, 寿命计算、寿命预测、电池梯次利用 ;第四个, 设计指导,对当前的设计提出更好的意见给到供应商。

总结下来,云端电池基于机理模型,加上AI智能算法,对电池提供了全方位的电池安全监控和预警功能,提前识别风险,可在线优化,有效覆盖电池全生命周期的安全与性能管理。

云端电池性能优化

如何优化云端电池性能,首先建立精确描述负极电位的指标。

充电过程中,充电能力有一个边界,电芯负极电位的析锂边界接近0的时候,有析锂风险。 如何应对呢? 通过建立精确描述负极电位的指标,把负极电位作为控制对象,可以做到更真实地表达电芯的实际充电能力。 过往的应对方法是充电供应商提供SOC,BMS做查表计算,这种充电方式存在弊端,主机厂对充电时间的要求越来越严格,激进或者保守的方式都会阻碍电芯性能的发挥,一是会对用户体验造成伤害,二是会对寿命和安全造成伤害。如何解决?还是要用更精确的模型来反应电芯指标,根据真实能力充电,既安全又高效。

下面的对比图中,横轴是时间,纵轴是充电电流,模式为恒流恒压充电。蓝色代表的是电芯的真实能力。负极电位这张图中,绿色曲线电流较小,比较安全,阴影部分为析锂边界,电芯测试时最关注的边界,红色虽然充电时间比蓝色长,但是发生了触及析锂边界的风险,蓝色时间较但在安全边界之上。我们要做的就是找到最优解,按照蓝色去控制充电,既安全,又可以提升时间效率。

图右部分呼应第一页架构,把策略应用到车端,BMS首先有一个数据传输,VDCM为中间的一个域控制器,上传到云端,电化学模型在云端,根据每一辆车,会计算适配这辆车的充电曲线。充电曲线首先下发域控制器,单独BMS不具备该项能力,根据下发的曲线,域控制器再将其转换成电流,形成闭环的充电策略,控制电流相对电位原理上可以实现充电时间最少的情况下,风险更低,寿命更长,端云融合可以支持高算力部署。

云端充电优化项目多个层级验证。优化项目从2019年立项,从电流、模组到Pack、整车,有一套非常系统的验证实验。实验都有做AB对比,所谓AB对比是原来标准充电办法再加上实际的云端测评做对比。在模组验证过程中,考虑了不同的温区、不同使用工况。验证上选取了2个Pack,循环上一个是一直在用云端策略,另外一个是用熟知的标准的方式。最后在整车上做了实际验证,以下为电芯试验验证结果:

总结下来,这些数据验证说明使用云端更真实的充电控制策略下,充电时间可以缩短10%-20%,还可以在相同寿命下循环圈数增加20%。

电芯试验云端充电析锂对比

高合拆解了使用云端策略循环的电芯和使用标准循环电芯,析锂差异比较明显。人为控制不析锂,析锂只是在折边出,不可避免,正常循环下会有明显的析锂情况发生。

电池包充电优化试验结果

电池包充电优化试验结果来看,在不同的环境下,充电时间缩短收益可以从6%到52%不等,平均在16%,充满的后段优化空间非常小,基本已经能接近电芯的极限,更多是优化充电过程;在3%-8%的充电时间,收益大约在22.5%(不改变硬件设备的前提下达到的效果)。实时监控电芯容量数据显示,使用云端电芯模型的Pack容量保持率略微偏高,可以证明它对于寿命没有任何影响,甚至还有优化空间。

云端计算充电曲线车辆优化试验结果

当用电区间在20%-80%SOC区间,充电收益可以降低15%的时间;50%-90%SOC区间平均是22.4%,30%-80%SOC区间平均是21%。从电芯、模组、Pack、整车四个层级,都充分验证了前面提出的这些理论、原理假设。云端电池解决了安全、预警,在此基础上,云端电池架构进一步拓展,更精细化、专属和做电芯管理。

电池寿命预测算法

电池寿命预测算法,不是基于机理、循环做的经验模型,而是利用AI、大数据处理方式,实现对电池寿命的预测。基于100辆实车数据,收集车的实际SOH值。目前我们对SOH,更多还是采用有监督的学习,前面会人为定义这些特征。这里也有部分是在特征工程中通过数据随机匹配,发现因素。特征工程做完,相当于识别了哪些和电池衰减因素相关的东西,有里程、时间、温度、充电、直流充电/慢充次数占比,甚至还有一些组合。这些做好之后,应用标准AI的算法,如随机森林、BP神经网络,对它进行训练,对SOH做出预测。把经验模型放在最后,对输出结果做修正。

电池析锂算法

所谓的无损检测,怎么做到析锂检测?析锂检测是在充电结束之后,电压会降下来,虚拟和不虚拟的持续曲线不一样。红色线有析锂情况,蓝色线没有析锂情况,如果BMS能识别出这个差异,就有机会抓到析锂迹象。这个原理首先适用于非常标准的电芯,小容量电芯,这个特征比较明显,而且是非常标准的单个电芯,重复性比较高,不同电芯的差异非常高,特别是现在动不动就是200、320Ah的电芯,特征非常微弱。

怎么解决这个问题呢?

高和测试了几十颗电芯,有一种测试方式是把一些电芯处于低温下,一些电芯处于普通环境下,接通同样的电流,有的电芯析锂,有的电芯不析锂,通过这种方式可以做出相对的析锂归一化差异。

上图右边部分是处理过的,做了归一化处理,选取某一个为参考点,中间有一条黄色的线,黄色的线上边没有析锂,黄色的线下面发生了析锂现象,这条黄色的线不是人为定义的,而是通过拆解和对比验证,最后拟合出来的,找到了边界。好多电池开发都是实验科学,在实验中真正把这些原理排除了干扰因素,最终找到一些有工程化可行性的路径,目前已经在车上做了验证,结果非常好。析锂是不可避免的,多多少少都会有一些析锂现象,所以也很好找样本,可以做拆解来验证方法的可行性。

云端电池的价值和收益

有关 云端电池的价值和收益 ,总结下来有几点:

首先是电池安全和寿命的提高。 一旦有精确描述电芯的模型,所谓真正的数字孪生,就有机会做更精细的控制,可以实现延长电芯的使用寿命,给用户带来一个直观的感受是车可以开得更久,延长电芯的服务年限。另外对电池安全有贡献,如果碰到电池的意外,业内有些做法是通过OTA来更新软件,如锁电,高合这套系统不用动OTA,云端是实时的,相当于每辆车有自己的后台管家,可以实时调整,不用再经过OTA等整个过程,会更高效,可以预防意外的发生;

其次,云端电池除了安全,除了预警,还能对电芯能力边界做更为精准的计算,在保证寿命的前提下提升充放电性能,真正实现“无忧充电”。

第三,SOA真正能实现场景化落地的不是特别多,特别是整车底层开发,高合云端电池是非常好的SOA服务架构落地实施。

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